聊AI這么多年,來自Gartner 數(shù)據(jù),大部分 AI 之旅都在努力秀肌肉,停留在概念驗證階段,能夠投入生產(chǎn)的、賦能業(yè)務(wù)目標(biāo)的公司不到一半,有沒公司能直接跳過模型概念,直接應(yīng)用業(yè)務(wù)實戰(zhàn)?在一次課程培訓(xùn),接觸到沃爾瑪?shù)陌咐?,來自《How Walmart Automated Supplier Negotiations》文章,是有Remko Van Hoek,Michael DeWitt,Mary Lacity和Travis Johnson等分享,這幾位作者分別是:1. Michael DeWitt 是沃爾瑪國際的戰(zhàn)略采購副總裁;2. Travis Johnson 是沃爾瑪國際的采購支持解決方案高級總監(jiān);3. Remko Van Hoek 是阿肯色大學(xué)山姆·沃爾頓商學(xué)院的供應(yīng)鏈管理教授,曾在多家公司擔(dān)任首席采購官,
4. Mary Lacity 是阿肯色大學(xué)山姆·沃爾頓商學(xué)院 David D. Glass 主席兼信息系統(tǒng)杰出教授。
??沃爾瑪如何實現(xiàn)供應(yīng)商談判自動化的案例,聚焦問題點在于:對于擁有大型采購業(yè)務(wù)的集團(tuán)公司一樣,沃爾瑪不可能與其 100,000 多家供應(yīng)商進(jìn)行有針對性的談判。因此,約 20%供應(yīng)商簽署了模板制式協(xié)議,而這些協(xié)議通常不會主動進(jìn)行談判。這不是與這些“尾端供應(yīng)商”打交道最佳方式,但雇用更多人工買家與他們談判的成本將超過任何額外價值。怎么辦?
沃爾瑪通過一個基于文本的界面聊天機(jī)器人軟件解決了這個問題,該軟件代表沃爾瑪與人工供應(yīng)商進(jìn)行談判。沃爾瑪加拿大于 2021 年 1 月試行了該解決方案,并利用供應(yīng)商的反饋來完善該系統(tǒng)。此后,沃爾瑪已在其他三個國家/地區(qū)部署了該解決方案,沃爾瑪在更多國家/地區(qū)的業(yè)務(wù)計劃很快實施該技術(shù)。
試行初期,聊天機(jī)器人與供應(yīng)商的協(xié)商成功率遠(yuǎn)超預(yù)期:沃爾瑪國際邀請了大約 100 家尾端供應(yīng)商嘗試該解決方案。89 家同意參與。聊天機(jī)器人成功與 64% 供應(yīng)商達(dá)成協(xié)議(遠(yuǎn)高于 20% 的目標(biāo)),平均談判周期為 11 天。沃爾瑪在談判支出上平均節(jié)省了 1.5%,并將付款期限延長至平均 35 天。
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問題來了,對于采購供應(yīng)鏈通過AI聊天機(jī)器人,來實現(xiàn)自主談判,也需經(jīng)歷人工智能談判智能的四個層級:
第 1 級:標(biāo)準(zhǔn),也就是AI代理期,需要最少的內(nèi)部或外部數(shù)據(jù)源就能完成有限數(shù)量的談判交易。
第 2 級:高級,實時捕獲和比較來自不同供應(yīng)商的眾多費率和條款,來完成較為復(fù)雜的談判。
第 3 級:專家,會考慮每一個細(xì)節(jié),包括績效指標(biāo)、利潤率、競爭對手分析和商品波動,甚至可以提出有說服力的論點,引起供應(yīng)商的共鳴。
第 4 級:超人,相當(dāng)于AI 談判智能級別,機(jī)器人使用 LLM(大型語言模型)技術(shù)來監(jiān)控 Telegram 和 WhatsApp 等通信渠道,以閃電般的速度運行,永不休眠,并在幾毫秒內(nèi)采取行動和做出反應(yīng)。
談判是一門復(fù)雜的藝術(shù),很少有人能完全掌握,從沃爾瑪案例可以看到,在 Pactum AI已將談判這門藝術(shù)轉(zhuǎn)化為一門科學(xué),將科學(xué)轉(zhuǎn)化為一種算法,徹底改變了達(dá)成協(xié)議和為所有相關(guān)方創(chuàng)造價值的方式。沃爾瑪是如何做到的?其他對采購自動化感興趣的公司,可以借鑒以下關(guān)于如何開發(fā)和引入此類系統(tǒng)的經(jīng)驗教訓(xùn):
1. 迅速進(jìn)入生產(chǎn)試點階段。
沃爾瑪?shù)摹皹I(yè)務(wù)所有者”——負(fù)責(zé)預(yù)算和與供應(yīng)商的支出(例如,商店供應(yīng)的運營和硬件和軟件的 IT)的人——幫助創(chuàng)建了談判用例和場景。沃爾瑪?shù)馁I家提供了培訓(xùn)聊天機(jī)器人所需的談判場景的關(guān)鍵主題專業(yè)知識,并提名供應(yīng)商參與試點(基于哪些供應(yīng)商與沃爾瑪開展了足夠的業(yè)務(wù)以保證談判,哪些供應(yīng)商愿意有機(jī)會進(jìn)行談判)。法律團(tuán)隊確保聊天機(jī)器人的腳本和由此產(chǎn)生的合同符合沃爾瑪?shù)暮贤瑯?biāo)準(zhǔn)和政策。
2. 從間接支出類別和預(yù)先批準(zhǔn)的供應(yīng)商開始。
沃爾瑪從非轉(zhuǎn)售商品(即不出售給零售客戶)開始,以盡量減少測試新采購實踐給企業(yè)帶來的風(fēng)險。沃爾瑪還專注于預(yù)先批準(zhǔn)的供應(yīng)商,因此驗證新供應(yīng)商的需求不會延遲試點的開始。
3. 決定可接受的權(quán)衡。
自動化采購需要準(zhǔn)確定義買方愿意為換取其想要的東西而做出讓步的界限。例如,AI 聊天機(jī)器人需要知道買方愿意做出的具體權(quán)衡,例如,從收到發(fā)票后 10 天內(nèi)全額付款轉(zhuǎn)變?yōu)槭盏桨l(fā)票后 15、20、30、45 或 60 天內(nèi)收到付款,以換取更好的終止條款和供應(yīng)商擴(kuò)大與沃爾瑪?shù)臉I(yè)務(wù)的機(jī)會。
4. 通過擴(kuò)展地域、類別和用例來擴(kuò)大規(guī)模。
沃爾瑪對這個項目的座右銘是“一錘定音,然后擴(kuò)大規(guī)?!薄3晒Φ纳a(chǎn)試點幫助沃爾瑪將該解決方案推銷給業(yè)務(wù)的其他部門。在加拿大、美國、智利和南非試點之后,墨西哥、中美洲和中國的部署迫在眉睫。類別也已擴(kuò)大,包括運輸路線費率談判和一些轉(zhuǎn)售商品。一些中層供應(yīng)商現(xiàn)在使用該系統(tǒng),聊天機(jī)器人是多語言的。
AI軟件從每次談判中學(xué)習(xí),減少了新類別的設(shè)置時間,此外,聊天機(jī)器人可以同時進(jìn)行 2,000 次談判,這是任何人類買家都無法做到的,提高了生產(chǎn)力。人們可以看到發(fā)展軌跡:隨著條款和條件變得更加算法化,越來越少的供應(yīng)商和部分支出池將不受管理。采購專業(yè)人員將減少對談判協(xié)議的關(guān)注,而更多地關(guān)注戰(zhàn)略關(guān)系、例外情況和持續(xù)改進(jìn)。
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